世界各国越来越关注能源消耗，无论从环境角度还是成本角度来看皆是如此。这意味着，在所有行业中，监测和管理工业运营中的能源使用都变得至关重要。从制造业和汽车业到公用事业和采矿业，各组织都面临着降低运营成本、减少排放和实现更可持续运营的压力，同时还要确保可靠性和生产力不受影响。

实现这种平衡的最有效方法之一是能源中心维护 (ECM)。ECM 是一种基于可靠性中心维护 (RCM) 原则的维护策略，它整合了物联网传感器、人工智能和边缘到云的分析技术，以识别低效环节、预防故障，并实现经济和环境效益的双重提升。

能源浪费为何如此重要?

工业能源浪费不仅是一个可持续发展问题，也是一个日益严重的成本问题。电动机及其驱动的系统消耗了全球近三分之二的工业电力。

即使是微小的效率低下也会造成重大影响：一台 100 千瓦的泵如果稍微错位，每年就会悄无声息地浪费数千美元的电力，并产生数吨不必要的二氧化碳排放!

据全球效率情报公司(Global Efficiency Intelligence)的数据显示，在美国制造业中，工业电机消耗的电力占总电力消耗的70%以上。仅提高电机效率一项，就能节省高达25%的工业总用电量。全球60%的电力消耗都与旋转设备相关，因此，减少能源浪费是实现可持续发展最快捷、最具规模化的途径之一。

从以可靠性为中心的维护到工业能源浪费监测

传统的以可靠性为中心的维护 (RCM) 侧重于设备正常运行时间。虽然它能有效预防故障，但往往忽略了故障发生前很久就存在的低效问题，而这些问题会造成能源浪费。

ECM 在 RCM 的基础上，持续评估设备的健康状况和能源性能。它将关注点从“这台机器是否在运行?”转移到“它是否高效运行?”

ECM 跟踪设备相对于其输出的能源消耗量。当出现低效问题时，维护团队可以采取行动，防止机械问题升级和能源消耗进一步增加。这种方法将运行可靠性与可持续性绩效直接联系起来。

物联网与能源：将设备与智能连接

ECM 的核心是支持物联网的传感器，这些传感器直接连接到旋转的工业机械上，以实时采集多变量数据。

例如，Nanoprecise 的 MachineDoctor 传感器可以测量六个关键变量——振动、温度、声发射、磁通量、湿度和转速 (RPM)。这些参数共同构成设备健康状况和能源效率的数字指纹。

物联网传感器的工作原理如下：

  • 在边缘端：传感器持续在本地收集和预处理数据，从而降低传输带宽和延迟。
  • 在云端：物联网设备将数据无线传输到云端，云端的高级人工智能和机器学习算法会分析数据模式，并识别能源或性能异常。
  • 对于用户：用户可以通过仪表盘或自动警报查看可操作的洞察信息，从而帮助维护团队及早介入，避免小偏差演变成代价高昂的故障或能源浪费。

这种闭环物联网生态系统(从边缘到云端)提供了一种无缝、自动化的方式来检测低效之处、减少停机时间并支持可衡量的可持续发展成果。

预测性维护与可持续发展的融合

ECM(能源控制管理)听起来与预测性维护 (PdM) 类似，但二者的区别在于：PdM 系统主要依赖于以机械可靠性为中心的机器信号，例如振动或温度，并且只能在效率低下发生后才能识别故障。

而 ECM 则构建了强大的工业可靠性和能源监控系统，能够在其他机械故障出现之前检测到能耗变化。这是因为当机器在压力下运行时(由于不平衡、不对中或磨损)，它们会消耗更多能量来补偿。

通过及早识别这些细微的峰值，ECM 为维护团队提供了宝贵的提前预警时间，以便主动解决问题，从而减少停机时间和碳排放。

ECM 中使用的物联网传感器持续分析能耗以及振动和温度的细微变化——这些模式通常是传统 PdM 无法检测到的。这些洞察使团队能够优化运行、减少效率低下，并直接衡量能耗和二氧化碳排放量的降低。

这种以能源为先的方法将维护转变为一种战略性的可持续发展工具。它使团队能够：

  • 自行安排维护计划，而不是被动地应对故障。
  • 减少加班、紧急情况和能源浪费。
  • 专注于长期可靠性和可持续性举措，而不是疲于应对日常的突发状况。

真实案例

一家领先的化工制造商需要更好地了解设备运行状况。

通过持续的物联网数据分析，该系统及早检测到两台制冷泵电机的异常振动水平。故障还导致电机能耗比平时高出 20%。

这种早期检测使团队有足够的时间进行干预，避免了 5 万美元的电机更换费用，节省了每年 9422 美元的能源成本(仅一台电机)，并减少了 17071 公斤的二氧化碳排放。

可衡量的影响：提升工业可持续性和安全性

以能源为中心的维护 (ECM) 可在多个维度带来益处：

  • 节能：工业设施通常可实现 5% 至 15% 的能耗降低，而建筑系统则可实现高达 20% 的节能。
  • 减少碳排放：降低能源浪费意味着直接减少温室气体排放，从而使运营与企业 ESG 和净零排放目标保持一致。
  • 运营效率：及早发现问题可提高可靠性、延长资产寿命并降低维护成本。
  • 工作场所安全：减少紧急停机和被动干预，从而创造更安全的工作环境。

通过融合可靠性和能源智能，ECM 可帮助企业同时提高正常运行时间、降低成本并提升可持续性绩效。

以能源为中心的维护是可持续维护的未来

随着各行业竞相实现净零排放和能源效率目标，物联网传感器、人工智能驱动的分析和以能源为中心的维护的集成代表了卓越运营的未来。

通过结合物联网设备、边缘智能、云分析和机器学习，企业可以将维护从被动职能转变为主动可持续发展战略，从而在成本、可靠性和环境绩效方面产生可衡量的影响。